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Enregistrement W4213346556 · doi:10.21203/rs.2.14216/v1

A simple and cost-effective approach for technical validation of next generation methylation sequencing data

2019· preprint· en· W4213346556 sur OpenAlexaff
Ali Javadmanesh, Afsaneh Mojtabanezhad Shariatpanahi, Ehsan Shams Davodly, Marjan Azghandi, Maryam Yassi, Mehdi Heidari, Matin Kerachian, Mohammad Amin Kerachian

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimple (philosophy)Computer scienceDNA sequencingComputational biologyData scienceBiologyGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background DNA methylation is a fundamental epigenetic process that, in most cases, modulates genetic expression levels. Changes in DNA methylation, either hypo- or hypermethylation, have a key role in many biological processes and several human diseases such as cancer. In the current study, we offered an approach to validate the next generation methylation sequencing data.Methods Genomic DNA was extracted from target and control samples (6 in each group), followed by bisulfite conversion. Next generation methylation sequencing and methylation sensitive high-resolution melting assay were carried out. The primers for methylation sequencing validation were designed by R programming language.Results In the current study, two groups, case and control, were discriminated based on methylation sequencing results and the real time PCR-based results were in accordance with the next generation methylation sequencing.Discussion Methylation sensitive high-resolution melting validation assay is a simple and cost-effective method, which confirmed next generation methylation sequencing results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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